AI に仕事を奪われるのか?

データが嘘をついているときに気づく

データアナリスト

これが立証しないこと:データについての組織的な記憶は、毎日それに触れることで築かれる。日々の問い合わせが利用者自身の手に移れば、この業務を成り立たせている記憶のほうは積み上がらなくなる。

積荷に責任を持つ

トラック運転手

これが立証しないこと:誰かが法的に貨物を引き受けねばならないのは確かだが、その誰かが「そこまで運転してきた人」である必要はない。ハブ型モデルは既に両者を分けており、分けたところでは引受の作業は時給で働く荷役係に移る。

患者と家族と話す

看護師

これが立証しないこと:このサイト自身の説明が、縛っているのは人員であり予算の問題だと述べている。誰も自動化しようとしていない業務であっても、それをやるだけの報酬が誰にも払われていない業務ではありうる。

誰を採るかを決める

人事・採用担当

これが立証しないこと:判断は人に残るが、そこへ流れ込むすべて——探索、選別、日程調整、記録——は残らない。最後の一声を守ることは、かつて二十時間かかっていた手続きのなかの一時間を守ることである。

質を判断し、その判断を弁護する

グラフィックデザイナー

これが立証しないこと:判断の価値が上がることは、判断する人が増えることを意味しない。作るのに六人必要だったチームが、判断するには二人で足りるかもしれない —— 残る人はより高給で、より少ない。

認可と設計チームの取りまとめ

建築士

これが立証しないこと:当局との交渉を守っているのは当局の仕事の仕方であり、それは自然法則ではなく規則の束である。電子申請による審査の制度は、対面で論じなければならない範囲をすでに狭めつつある。

相手が実行する助言を与える

弁護士

これが立証しないこと:資格の制度は政策上の選択であり、政策上の選択は費用の差が十分に大きくなったとき議論の的になる。有資格者以外に何を認めるかについて、すでに意見募集を始めている法域がいくつもある。

込み入った案件を助ける

銀行窓口係

これが立証しないこと:扉を入ってくるもののなかで例外の割合が上がっているのは、例外が増えたからではなく、定型が去ったからである。例外だけを相手にする支店は、はるかに少ない人しか扱わず、はるかに少ない人員しか要らない。